Стохастичні моделі, методи та інформаційна технологія прогнозування і управління розвитком виробництва - Автореферат

Міністерство освіти і науки України Національний аерокосмічний університет ім. Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наукЖуковського "Харківський авіаційний інститут" Міністерства освіти і науки України. Жуковського "Харківський авіаційний інститут", професор кафедри інформаційних управляючих систем. Офіційні опоненти: - доктор технічних наук, доцент Ткачук Микола Вячеславович, Національний технічний університет "Харкіський політехничний інститут", професор кафедри автоматизованих систем управління; кандидат технічних наук, доцент Шамша Борис Володимирович, Харківський національний університет радіоелектроніки, професор кафедри інформаційних управляючих систем. Захист відбудеться "28" березня 2008 р. о 12 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 64.062.01 у Національному аерокосмічному університеті ім.У сучасних умовах, що характеризуються перехідним характером виробничих відносин і зміною форм власності, надзвичайно зростає складність прийняття управлінських рішень у сферах виробництва, збуту і розподілу обмежених ресурсів. Особливого значення при цьому набувають дослідження в сфері удосконалювання інформаційно-управляючих технологій стосовно створення автоматизованих систем управління для використання в різних сферах людської діяльності і, зокрема, у розвитку виробництва підприємств, галузей народного господарства, країни в цілому. Розробці теоретичних основ і практичних аспектів побудови й застосування автоматизованих систем управління підприємствами присвячена велика кількість наукових праць. Загальні основи побудови автоматизованих систем управління викладені в монографії академіка В.М. Глушкова. Основи організації й управління промисловими підприємствами, виробництвом викладені в роботах О.О.На стадії планування розвитку підприємства і виробництва на перший план виходять задачі інформаційного забезпечення менеджерів середнього та верхнього рівнів управління, зокрема, задачі аналізу і прогнозування динаміки процесів, що характеризують внутрішні та зовнішні фактори розвитку виробництва. У розділі запропоновано ієрархічну структуру підсистеми прогнозування і управління розвитком виробництва в інформаційній системі управління підприємством, що функціонує в нестабільних умовах. Введено вектори стану підприємства і виробництва, вектори планових і коригувальних функцій, показано відхилення виробництва від планових значень, що виникають. Метод адаптивного оцінювання і прогнозування показників, що впливають на розвиток виробництва, включає в себе такі етапи: оцінку коефіцієнтів поліноміального тренда і поліноміальної компоненти в цілому методом максимальної правдоподібності; перевірку гіпотези нормальності розподілу щільності ймовірності відхилу , оцінку статистичних характеристик , , ; оцінку авторегресійної послідовності методом максимальної апостеріорної ймовірності; уточнення поліноміального тренда по відхилу ; уточнення статистичних характеристик випадкових компонентів спостережень; уточнення оцінки авторегресійної послідовності по відхилу . У розділі одержано співвідношення для розрахунку прогнозованої величини авторегресійної компоненти на основі блокового векторного зображення цієї компоненти і використання відповідного стохастичного різницевого рівняння, що дозволяє прогнозувати стан виробництва при складанні довгострокових планів розвитку виробництва на підприємстві.У дисертаційній роботі вирішено актуальну наукову задачу розробки комплексу стохастичних моделей і методів, що є основою для створення інформаційної технології оцінювання, прогнозування, автоматизованого планування і управління розвитком виробництва. Аналіз моделей, методів і інформаційних технологій планування і управління підприємством показав, що задачі управління підприємством варто розглядати з позицій стохастичного управління складною системою в умовах невизначеності. Системний аналіз задач планування і управління обсягом випуску продукції на підприємстві показав необхідність удосконалювання моделей і методів прогнозування основних показників, що впливають на розвиток виробництва, при формуванні довгострокових планів розвитку підприємства і розробки стохастичних динамічних моделей розвитку виробництва в нестабільних умовах. Результати попереднього статистичного аналізу динаміки основних показників факторів розвитку виробництва показали доцільність застосування стохастичної поліноміально-авторегресійної моделі на фоні некорельованих флуктуацій для прогнозування показників виробництва з урахуванням випадкових збурень. Застосування методу з використанням прикладної інформаційної технології показало його ефективність з погляду підвищення точності результатів прогнозування показників виробництва.

Основний зміст роботи